bush的博客

本文详细介绍了微波平面湿度检测设备与紧凑型宽带平面单极天线的设计原理、制作过程及性能分析。在湿度检测方面，通过优化耦合效应、计算微带线参数并制备PVA亲水涂层，实现了对相对湿度变化的高灵敏度检测；在天线设计方面，提出了一种基于倒L形槽缺陷接地结构（DPGP）的平面单极天线，显著提升了阻抗带宽和辐射性能。研究结果表明，该湿度传感器能有效感知环境湿度引起的谐振频率偏移，而DPGP天线在3.25–11 GHz范围内表现出优异的宽带特性，增益约4.0 dBi，适用于现代雷达传感系统。两种设计均具有小型化、低成本、易

本文研究了变分模态分解（VMD）算法在FMCW雷达干扰缓解中的应用，通过模拟实验验证其在不同干扰场景下改善基带信号噪声底的有效性。同时，提出一种基于微波平面谐振器的湿度传感器设计，利用介电常数变化实现湿度检测。该传感器具有结构简单、成本低、易集成等优点。研究表明，VMD算法在雷达抗干扰方面潜力显著，而微波谐振器为湿度传感提供了新思路，两者均具备在自动驾驶与环境监测领域广泛应用的前景。

本文研究了移动云与无线传感器网络中的关键算法。在移动云方面，分析了瞬态和持久故障的处理机制，提出MFHE和WATFA方案在轻量级加密与工作负载分配中的优势；在无线传感器网络方面，对比了ANN、PCA-RNN和EPSM三种算法在定位误差、时间开销和准确性方面的性能表现，并结合实际应用场景给出了算法选择建议，为相关系统的优化提供了理论支持和实践指导。

本文研究了变压器呼吸器湿度估计模型与微服务物联网边缘网络中的轻量级安全故障检测方案。在湿度建模方面，采用ODE45对硅胶湿度动态进行精确模拟，验证了其在不同输入模式下的响应特性，可用于监测硅胶饱和状态。在边缘网络方面，提出基于MFHE加密、贪心工作负载分配（WA）和瞬态故障感知恢复（WATFA）的Mob-Cloud框架，有效提升微服务应用的安全性与可靠性。结合流程图与算法描述，展示了系统部署与运行逻辑，为电力设备健康监测与边缘计算环境下的容错机制提供了可行解决方案。

本文研究了反渗透过程中跨膜压力与渗透流量的负相关关系，提出了系统优化策略；同时开发并验证了变压器呼吸器内硅胶水分含量的湿度监测数学模型，支持预防性维护与故障诊断。通过模拟分析不同输入信号下的响应，验证了模型的有效性，并探讨了在实际工程中的应用前景与未来发展方向。

本文详细分析了制药厂水系统的关键子系统，包括反渗透预处理、去离子化、火管锅炉和序批式反应器（SBR）等，并对高位水箱液位、有机过滤和RO膜通量等过程建立了数学模型。结合实验数据，探讨了各参数之间的线性关系及其对系统性能的影响。文章还介绍了传感器在液位、流量和TDS监测中的关键作用，强调了其在保障药品质量、提升生产效率和降低成本中的重要性。最后展望了水系统向智能化控制、新型膜技术和环保可持续方向的发展趋势，为制药行业高效、安全的水处理提供了理论支持与实践指导。

本文综述了超声肌动图在等长力估计中的研究进展及其在康复医学、运动科学和假肢控制中的潜在应用，同时探讨了试点水处理厂的线性过程分析与传感器技术在制药行业中的实践。研究比较了不同信号漂移补偿方法的效果，展示了超声肌动图信号与肌肉力之间的逆指数关系，并分析了水处理厂中ICT技术的应用现状与优化方向。文章进一步展望了两个领域在技术方法上的交叉融合可能性，如医疗废水处理、生物制药用水监测及信号处理与建模方法的相互借鉴，为未来跨学科研究提供了新思路。

本文深入探讨了WebGL应用性能优化与超声成像测力技术两大前沿领域。在WebGL方面，介绍了使用ARM® DS-5 Streamline等工具进行性能分析的方法，并针对CPU限制、片段限制和带宽瓶颈提出优化策略，结合图形调试器、帧捕获和着色器映射等手段提升渲染效率。在超声成像测力技术方面，阐述了一种基于超声图像的无特征、计算高效的等长力估计方法，通过动态休息校正和多项式去趋势补偿信号漂移，并建立逆指数模型实现肌肉力的精准估计。该技术克服了传统EMG的局限，适用于假肢控制、康复治疗及生物力学研究。文章还总结了

本文探讨了WebGL应用在桌面和移动设备上的性能优化方法，重点分析了绘制大量对象时的性能瓶颈，并提出了减少重复操作、将计算迁移到GPU以及合并绘制调用等有效策略。通过PingPong3D游戏案例，验证了优化方案在实际应用中的可行性与效果。实验结果表明，优化后帧率显著提升，尤其在低终端设备上表现改善明显。文章最后总结了WebGL性能优化的关键要点，并展望了纹理压缩、视锥体剔除和LOD等未来优化方向。

本文研究了基于UV激光在纸质基底上制备的激光诱导石墨烯（LIG）叉指电极，用于超级电容器和电化学传感应用。通过优化激光功率和雕刻深度，获得了低电阻、高导电性的LIG电极。电化学测试表明，该电极在铁氰化物溶液中具有良好的氧化还原响应，适用于生化传感。使用KOH和NaOH电解质组装的超级电容器表现出较高的比电容，其中KOH体系在15分钟时达到8.14 mF/cm²，但因腐蚀性较强不适合长期使用；NaOH体系虽电容较低（6 mF/cm²），但稳定性优异。随着扫描速率增加，比电容从26.46 mF/cm²（10 m

本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）图像分类的电弧放电功率估计方法，利用电弧放电的视频图像结合电参数数据，实现对功率的非接触式、实时、高精度估计。通过构建深度学习模型，使用灰度化图像输入并结合多层卷积与全连接结构，模型在40类输出设置下总方法不确定性低至6.945%，超过97.5%的预测结果与实测值匹配。该方法具有信息丰富、安全性高、实时性强等优势，在电气设备保护、工艺控制和电网监测中具有广泛应用前景。同时，文章分析了图像质量、数据处理量和模型泛化等技术挑战，并提出了相应的解决方案。

本文提出并比较了四种用于FFF/FDM 3D打印技术的长丝供应传感与控制方法，旨在检测和避免因挤出机堵塞或材料短缺导致的打印失败。方法包括基于挤出机热时间常数和加热器开关频率的热反馈控制，以及适用于导电长丝的电阻测量和挤出机与打印床间电容测量的电学控制方法。实验结果表明，这些方法可有效提供材料流动状态的实时反馈，提升打印过程的稳定性、能源效率和材料利用率，其中开关频率法无需额外设备且响应迅速，电容与电阻法响应快但受限于材料类型和硬件需求。研究为实现智能、自适应的3D打印控制系统提供了可行方案。

本研究探讨了CdS-SnO₂纳米复合薄膜在室温下对NO₂气体的高灵敏度传感性能，以及基于连续小波变换（CWT）和卷积神经网络（CNN）的癫痫发作自动检测方法。在气体传感方面，该传感器表现出优异的响应性、选择性和稳定性；在癫痫检测方面，结合CWT与CNN模型，并引入数据增强技术，显著提升了分类准确率，最高达99.86%。研究还分析了不同窗口大小的影响，发现3 s窗口效果最佳。未来方向包括拓展气体检测种类、优化传感器性能、实现智能化集成，以及推进癫痫类型细分和实时监测预警系统的发展。

本文综述了智能医疗中对抗机器学习攻击的研究进展以及CdS-SnO2纳米复合传感器在室温NO2气体检测中的应用。研究表明，FGSM攻击可使医疗图像分类模型准确率从88%骤降至11%，显著增加误诊风险，提出对抗训练和随机化作为主要防御手段。在气体传感方面，CdS掺杂SnO2薄膜传感器在室温下对10 ppm NO2的响应高达377.7，具备高灵敏度、良好选择性和重复性。该传感器在环境监测、工业安全和智能家居领域具有广泛应用前景，未来可在灵敏度、稳定性和成本方面进一步优化。

本文研究了智能医疗系统中对抗性机器学习攻击的影响，特别是针对卷积神经网络（CNN）的快速梯度符号法（FGSM）攻击。通过使用真实皮肤癌图像数据集和迁移学习方法训练VGG-19模型，实验表明FGSM攻击显著降低了模型的分类性能。文章提出并评估了对抗训练、模型加固和实时检测等防御策略，为提升智能医疗系统中AI模型的安全性与鲁棒性提供了可行路径。未来工作将聚焦于多样化攻击分析与高效防御机制的实际应用落地。

本文探讨了肾脏医疗与智能医疗安全两大前沿研究领域。在肾脏医疗方面，介绍了一种基于MIP技术和MEMS传感器的创新肌酐检测方法，具备高特异性、低成本、快速检测和用户友好的优势，并可结合LoRaWAN实现远程健康监测。在智能医疗安全方面，分析了对抗机器学习攻击（如FGSM）对医疗图像分类系统的严重威胁，实验显示模型准确率从88%骤降至11%，并提出了模型加固、数据加密和实时监测等防御策略。文章进一步展望了该技术在早期筛查、家庭监测和远程医疗中的应用前景，以及未来在新型攻击防范、跨领域合作和法规完善方面的研究方向

本文研究了基于连续波激光二极管的光声传感技术在描绘润滑油粘度信息中的应用。通过测量PA光谱的半高全宽（FWHM），实现了对新鲜和使用过润滑油粘度变化的无干扰、高灵敏度检测。实验结果表明，使用过的油品具有更高的粘度和更小的FWHM，验证了该方法的有效性。该技术无需嵌入机器内部，适用于工业环境下的实时监测，具有广阔的应用前景。

本文对三种平面电容式触摸传感器结构（叉指梳状、方形螺旋和块状）进行了系统的比较研究，结合COMSOL Multiphysics仿真与实验验证，分析了不同电极结构在初始电容、触摸灵敏度及弯曲条件下的电容变化特性。研究表明，叉指梳状结构具有更高的初始电容和显著的触摸响应，更适合高灵敏度应用；而方形螺旋和块状结构电容较低、响应较弱。实验采用银纳米颗粒墨水在相纸上直接写入并以PDMS封装，结果与模拟趋势基本一致，差异主要源于材料导电性与封装力学影响。未来工作将拓展至多状态触摸模拟、湿度/压力传感及新型复合导电墨水的

本文介绍了一种用于农业和建模应用的低成本物联网传感器节点的设计与开发。该系统基于Arduino平台，集成多种传感器（如SHT-30、DFRobot土壤湿度传感器、超声波传感器等），通过LoRa模块实现远程数据传输，并利用太阳能供电实现能源自主。系统可实时监测环境温湿度、土壤温湿度及降雨量，数据每30分钟上传至ThingSpeak云平台，适用于智能灌溉、气象研究和生态监测等场景。文章还分析了系统的优势、应用场景、与其他系统的对比以及面临的挑战与解决方案，展望了其在农业4.0中的广泛应用前景。

本文介绍了一种基于rGO-ZnO复合材料的丙酮传感器的研发过程。该传感器具有宽检测范围（10-300ppb）、快速响应（4秒）和恢复时间（7秒）、高选择性及优异的重复性（RSD<2%），并能通过温度和湿度补偿实现环境自适应。实验表明，该传感器对丙酮表现出高度敏感性和可逆性，适用于室内外空气质量实时监测。未来工作将聚焦于寿命评估和基于物联网的便携式监测系统开发。

本文介绍了一种基于碳纳米管掺杂氧化锡（SnO₂）的柔性薄膜传感器，用于检测低浓度甲烷气体。通过水热法合成SnO₂纳米颗粒并掺杂多壁碳纳米管，利用XRD进行结构表征，并采用COMSOL Multiphysics对传感器在不同甲烷浓度下的表面覆盖率和响应性能进行模拟。结果表明，该传感器对1 ppm至10 ppm甲烷具有良好的吸附响应，具备高灵敏度和应用潜力。未来将开展实验室验证及多气体检测研究，以拓展其实际应用范围。

本文探讨了气动刀具EFA 805在肉类加工自动化中的应用，重点研究了CM-01B接触式麦克风、MPU-6050加速度计和压电吉他拾音器三种传感器在检测刀具与物体接触及材料识别方面的性能。实验结果表明，不同传感器在特定频率范围内可有效检测切割过程中的振动变化，识别硬物接触并区分材料类型，为机器人提供关键反馈以避免工具损坏。尽管现有传感器存在频率范围限制和环境噪声干扰等问题，但通过使用更宽频响的传感器和实现实时信号分析，有望进一步提升肉类加工自动化的精度与可靠性。

本文研究了一种用于测量亚皮法级电容变化的高灵敏度、低成本电容测量电路，采用双差分结构实现线性输出与高抗噪能力，仿真显示其灵敏度达10 mV/fF，分辨率达0.1 fF。同时分析了电源波动、电阻不匹配和传播延迟对电路性能的影响，并提出校准与稳压等改进措施。此外，将CM-01B传感器集成于气动刀系统，探索振动反馈在红肉加工机器人中识别接触材料（如骨头）的应用，验证了避免刀具损伤的可行性，但指出需更高性能传感器以提升反馈丰富性。未来工作包括电路硬件实现、优化抗干扰能力及算法升级。

本文探讨了深度学习在人类活动分类中的创新应用，提出基于QVAE和TVAE的模型显著提升了分类准确性和离群样本检测能力；同时介绍了一种低成本、高灵敏度的线性电路，用于实现飞法级电容变化的精确测量。两种技术分别在智能感知与精密测量领域展现出广阔的应用前景。

本文提出了一种基于深度学习的两阶段IMU传感器人体活动分布外检测与识别方法。通过将IMU时间序列数据转换为RGB惯性图像，结合广义神经网络分布外检测器（ODIN）在第一阶段识别并拒绝分布外样本，第二阶段采用四元组损失训练的变分自编码器（QVAE）进行深度表示学习，并利用k近邻分类器完成活动识别。该方法不依赖分布外数据训练，具备强鲁棒性和高检测精度，在AUROC和TNR@TPR95指标上显著优于基线模型，同时通过两阶段设计降低嵌入式设备的功耗，适用于智能家居、医疗保健等开放世界应用场景。

本研究探讨了基于三氧化钨纳米颗粒（WO₃NPs）和金刚石纳米颗粒（DNPs）的损耗模式共振（LMR）传感特性。通过层层自组装（LbL）技术在光纤上构建纳米颗粒薄膜，并利用传输式光纤系统实时监测LMR的演化。研究表明，DNPs因更高的折射率使LMR响应更快，而WO₃NPs在近红外区域表现出更高的灵敏度（5940 nm/RI）。两种材料均展现出良好的线性响应，为开发高灵敏度、耐恶劣环境的光学气体传感器提供了新途径。未来工作将聚焦于气体检测的选择性优化与器件重复性提升。

本文综述了雷达与光纤传感技术的最新研究进展，重点介绍了毫米波FMCW雷达在非接触式生命体征监测中的应用、C波段互调雷达在目标运动辨别与杂波抑制方面的优势，以及基于纳米粒子薄膜的损耗模式共振（LMR）光纤传感器的高灵敏度传感性能。通过实验验证与技术分析，展示了三种技术在远程医疗、安防监控和环境监测等领域的广阔应用前景，并对未来发展方向进行了展望。

本文综述了基于FMCW和CW雷达技术的非接触式生命体征监测方法，介绍了系统模型、信号处理流程及呼吸率与心率的估计技术。通过分析雷达反射信号的相位变化，结合带通滤波和稀疏性优化方法，可有效提取呼吸和心跳信号。实验使用60-64GHz FMCW雷达和24GHz CW雷达数据，验证了该技术在不同场景下的可行性与准确性。结果表明，雷达技术能高精度估计生命体征，在远程健康监测、睡眠分析等领域具有广泛应用前景。

本文提出了一种基于雷达的生命体征监测技术的统计性能分析方法，通过构建模拟框架系统评估不同信号处理技术在多种场景下的表现。研究涵盖了相位解调（如CSD、AD、DACM、LD）、呼吸与心跳频率估计，并分析了SNR、SIR及生理频率变化对估计精度的影响。结果表明，不同解调技术在24 GHz和60 GHz下性能差异显著，心跳估计易受呼吸谐波干扰，需更优算法提升鲁棒性。未来方向包括谐波抑制、多传感器融合与个性化监测。

本文探讨了雷达数据融合在人类活动识别（HAR）与生命体征监测中的应用。通过提出基于注意力机制的幅度掩蔽法，实现了距离-时间域中幅度与相位信息的像素级融合，有效提升特征质量并降低噪声干扰。结合多种特征级融合策略（如元素级平均、求和、乘积和拼接），并在全连接层引入深度融合机制，显著提高了分类准确率，其中元素级平均融合达到92.1%的平均准确率。实验基于UoG数据集，采用年龄分组策略增强模型鲁棒性。此外，构建模拟框架用于评估不同雷达生命体征监测技术，发现呼吸估计受噪声限制，而心跳估计易受呼吸谐波干扰。研究表明，雷

本文深入解析了结构健康监测（SHM）与雷达人体活动识别（HAR）两大前沿技术的发展现状与未来趋势。在SHM领域，传统有线传感器受限于成本、安全和维护等问题，物联网（IoT）技术的引入为混凝土路面等大型基础设施提供了高效、经济的无线监测方案，具备模数转换、无线传输和云端数据评估能力。同时，低成本、小型化的传感器阵列及Geoken Model 4200应变计的应用，为长路面监测提供了可行路径。在雷达HAR方面，研究从早期统计学习逐步演进至深度学习与几何深度学习，结合多域/多模态融合技术，显著提升了识别准确性与鲁

本文研究了混凝土路面结构健康监测的关键技术，涵盖传感器选择、有限元建模与实验验证。通过COMSOL进行模拟，确定应变计最佳布置距离为三米，并开展三点弯曲和压缩试验评估传感器性能。结果表明当前系统在检测突发裂缝和内部损伤方面存在局限，未来需优化传感器灵敏度、信号处理算法及能量供应方式，推动智能化、无线化监测系统发展。

本文介绍了一种低成本、高灵敏度的便携式物联网硫离子检测系统的开发与应用。该系统采用rGO-AgNP/PE复合材料作为传感涂层，结合叉指传感器与电化学阻抗谱（EIS）技术实现对水中硫离子的精准检测，检测范围为0.5至50 ppm，具有良好的线性响应和重复性。系统集成了AD5933阻抗分析仪、Arduino Uno微控制器、LoRa无线通信模块和LCD显示单元，可将实时数据上传至ThingSpeak云平台，支持远程监控与数据分析。实验结果表明，传感器对硫离子具有高选择性和稳定性，适用于饮用水及废水的现场快速检测

本文介绍了医疗与环境监测领域的三项前沿科技突破：基于深度学习的足部抬起检测算法提升了康复设备的舒适性与便捷性；利用近红外光谱技术结合新型染料CyG的便携式设备，可低成本、快速地实现急性缺血性中风早期筛查；基于石墨烯复合材料与物联网技术的便携式水质硫传感器，实现了对水中硫离子的高灵敏度实时监测。文章还分析了各项技术的优势、挑战及未来发展方向，展现了多学科融合、智能化、微型化、网络化和精准化的技术趋势。

本文探讨了实时目标检测与跟踪及基于深度学习的足部抬起事件检测技术。在目标检测与跟踪方面，对比分析了卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器和粒子滤波器在不同无人机运动模式下的表现，提出结合ARM模型与滤波器切换机制以优化精度与延迟。在足部抬起事件检测方面，利用MMA7361加速度计与ESP32采集数据，构建LSTM深度学习模型，实现对步态中足部抬起的准确预测，并可在微控制器上部署。文章进一步探讨了两项技术在智能医疗、安防和体育训练等领域的互补性与融合应用前景，指出未来发展方向包括复杂环境适应性提升、多目标跟踪效率优化

本文深入解析了视频实时目标检测与跟踪技术，重点介绍了基于Transformer的DETR架构在目标检测中的应用，避免了传统NMS带来的延迟问题，并结合匈牙利匹配实现集合预测。在跟踪方面，对比了卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器和粒子滤波器在不同运动模式和遮挡场景下的性能表现，提出了适用于不同应用场景的算法选择建议。同时引入自回归运动（ARM）模型提升粒子滤波的预测精度。通过实验数据展示了各模型在FPS、mAP和均方误差上的表现，最后展望了模型优化、多模态融合、自适应算法和实时性提升等未来发展方向。

本文详细解析了基于极化成像与图信号处理（GSP）的产品缺陷检测技术，以及结合DETR、ARM模型和粒子滤波器的目标实时跟踪技术。在缺陷检测方面，利用偏振度（DOP）图像和图总变差（GTV）实现高效、鲁棒的缺陷识别与定位；在目标跟踪方面，采用DETR进行精准检测，并结合自回归运动（ARM）模型与粒子滤波器提升复杂环境下的跟踪准确性。两种技术分别在工业质检和计算机视觉领域展现出低计算复杂度、高灵敏度和强鲁棒性等优势，具有广泛的应用前景。

本文介绍了一种基于偏振成像和图信号处理（GSP）的高效、鲁棒的产品检测技术，适用于工业制造中的微小缺陷识别与定位。通过提取偏振度（DOP）参数并结合模板图与图总变差（GTV）分析，该方法能够准确检测1毫米级缺陷，并对光照变化等环境干扰具有强鲁棒性。博文还介绍了相关研究主题及应用前景，涵盖医疗健康、环境监测等领域，展示了该技术在智能化检测中的广阔应用潜力。